大數據與機器學習周報 第7期：谷歌CEO皮查伊稱人工智能將成為未來發展關鍵

zfxt5608 8年前發布 | 43K 次閱讀 人工智能 數據挖掘 谷歌 分布式/云計算/大數據

 

新聞

  1. 《IBM發布首個深度學習類腦超級計算平臺IBM TrueNorth》 ：IBM 日前發布了一款用于深度學習的類腦超級計算平臺 IBM TrueNorth。新智元芯片專家群的幾位專家討論后認為：TrueNorth 雖然與人腦某些結構和機理較為接近，但智能算法的精度或效果有待進一步提高，離大規模商業應用還有一段距離；但從長遠來看，研究類腦計算是通往強人工智能的有效方法

  2. 《谷歌CEO皮查伊：人工智能將成為未來發展關鍵》 ：皮查伊認為，谷歌對機器學習等人工智能技術的投資是該公司不同于競爭對手的關鍵。“我們已經對機器學習和人工智能進行了多年的投資。但我認為，我們正處于有趣的轉折點，即這些技術將真正獲得發展。這也將對業務產生巨大影響。面向外部提供這些技術，這將成為我們與他人的重要差異化元素。”

  3. 《Line 發布聊天機器人，bot 搶灘大戰又增一名重磅選手》 ：我們發現，現在的通訊類應用都不滿足于只做通訊了。他們希望用戶在 APP 上除了聊天，還能完成更多的事情。近日， Line 宣布推出聊天機器人，能夠提供的服務包括打車、預約行程、企業咨詢等

  4. 《搜狗捐贈清華1.8億研發人工智能 CEO成清華院長》 ：4月22日消息，搜狗公司今日宣布捐贈1.8億元給清華大學，用于聯合成立“清華大學天工智能計算研究院”，該研究院將致力于人工智能領域的前沿技術研究。搜狗與清華大學基于人工智能領域的合作項目正式啟動，該聯合研究院也將成為首個校企合作的中國人工智能領域研究院。而研究成果也將應用于搜狗相關產品及服務中

大數據

  1. 《Hadoop Summit 2016會場回顧（二）》 ：2016年4月13日，都柏林的Liffey河畔，Hadoop Summit 2016在Convention會展中心盛大開幕。大會主要議程歷時2天，有100多場演講，與會者超過1400人。主要內容包括Apache Committer洞察、數據科學、運營管理、開發技術、數據商務、物聯網、Hadoop未來幾大系列。本文就數據科學、數據商務、物聯網這三方面的一些內容做一個簡單回顧

  2. 《QCon北京：構建大數據生態需要哪些核心技術？》 ：2016年QCon全球軟件開發大會北京站于4.21-4.23在北京國際會議中心舉辦，參會者對整體內容設置及安排反饋良好。這里我們梳理出了22號“大數據生態構建”廠商共建專場的重點演講內容，為沒能到現場聆聽的小伙伴們奉上飽滿的干貨內容

  3. 《Linkedin的Kafka生態系統》 ：Apache Kafka是起源于Linkedin的高效的消息系統。隨著Kafka的應用越來越多，我們構建了基于Kafka的生態系統。本文將對此作出介紹，希望為所有使用Kafka的人提供參考

  4. 《數據科學的完整學習路徑（Python版）》 ：假如你想成為一個數據科學家，或者已經是數據科學家的你想擴展你的技能，那么你已經來對地方了。本文的目的就是給數據分析方面的Python新手提供一個完整的學習路徑。該路徑提供了你需要學習的利用Python進行數據分析的所有步驟的完整概述。如果你已經有一些相關的背景知識，或者你不需要路徑中的所有內容，你可以隨意調整你自己的學習路徑，并且讓大家知道你是如何調整的

機器學習

  1. 《機器學習揭秘47萬微信群背后的數字以及9大規律》 ：微信群已經進入到我們的日常生活中，成為社交關系的主要紐帶。但微信群有自己的規律，長期群能存活很長的時間，臨時群則轉瞬即逝。來自清華大學、康奈爾大學、騰訊公司和香港科技大學的研究人員采用了機器學習算法分析了47萬+的微信群、2億+微信用戶、6億+的好友關系和200萬+邀請記錄，揭秘微信群背后的數字以及 9 大規律

  2. 《Comma.AI無人車幕后的人工智能算法：憑什么它能叫板特斯拉？》 ：

    如今，世界上最讓人神往的黑科技大概就是深度神經網絡了，尤其是卷積神經網絡，例如“深度學習”。這些網絡正在影響機器人汽車的研發。他們為機器人技術和無人車駕駛帶來了視覺系統應用，帶來了重大進步，并且進步速度超過預期

  3. 《機器學習：現在與未來》 ：2016年3月，在韓國首爾四季酒店舉行的谷歌 DeepMind圍棋挑戰賽，人工智能圍棋軟件AlphaGo以4∶1戰勝了韓國棋手李世乭九段。本次比賽后，關于人工智能和機器學習的話題迅速升溫，引起社會各界的關心。然而，除了在本領域工作的一線科研人員，其他人士對人工智能和機器學習的發展現狀和前景了解的卻不多，甚至存在不少誤解。在此，本文希望能跟讀者探討一下人工智能和機器學習，談談其發展現狀與未來趨勢

  4. 《歡迎來到隱形革命的時代》 ：隱形革命之所以能夠發生，有賴于那些十多年前還沒有出現的技術，例如如今的大規模云計算中心和人工智能領域最新的技術發現等。但從根本上講，隱形革命將解決的是困擾了人類許久的問題。試想一下：幾年前，一個只會講普通話的人和一個只會說英語的人幾乎是不可能在沒有翻譯的情況下進行實時會話的，而隨身翻譯對大多數人而言又遙不可及

  5. 《Online Learning算法理論與實踐》 ：Online Learning是工業界比較常用的機器學習算法，在很多場景下都能有很好的效果。本文主要介紹Online Learning的基本原理和兩種常用的Online Learning算法：FTRL（Follow The Regularized Leader）[1]和BPR（Bayesian Probit Regression）[2]，以及Online Learning在美團移動端推薦重排序的應用

  6. 《人工智能將來自何處》 ：最近AI取得了很多進展，作者試圖提出下一步AI技術的突破會來自哪些領域。作者提出了7個領域，雖然比較主觀，但仍希望可以提供有意思的參考

來自： http://www.infoq.com/cn/news/2016/04/big-data-machine-weekly-7

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